Otra encuesta capciosa


#201

Sí, lleva razón. Si las comparaciones sirvieran para algo mucho mejor hacerlo en tramos largos y en mismos assets. Pero sigo pensando que lo importante no es quien gane o pierda, sino que ayude a abrir la mente y fijarse en lo que de verdad importe.

Por otro lado, para concretar y entretenernos, el global sería más del estilo de cartera del Fundsmith y el Europe del Robeco.


#202

Por si ayuda a ilustrar el panorama añado un gráfico con algo más de medio plazo:

  • Robeco Global (45% USA)
  • Como no he encontrado un ETF correspondiente de Wisdom he añadido dos, uno de USA y otro Internacional ex-US ambos “quality dividend growth”
  • y se comparan con el MSCI World y el Large Cap Blend
    Como no tienen más vida, sólo puedo ponerlo a 5 años (es lo que hay)

Los colores identificativos son ok
IMHO los ETF ganan, especialmente USA, pero aún si hacemos una línea imaginaria promedio del USA y el Internacional, creo que sale por encima de las otras tres.
Como el Wisdom “global”, aún siendo UCITS, replica la estrategia de los otros dos, creo que a 5 años, si existiera con ese historial, también estaría por encima.


#203

IMHO no tiene nada que ver calidad con cartera prudente como la presentan los autores del libro.
Por calidad normalmente se entienden ROCE, ROIC, ROA, ROE, márgenes netos, y ventajas competitivas grandes (“Invirtiendo en calidad”). Por volatilidad se habla de volatilidad absoluta entendida como riesgo. Creo que las comparaciones no se deberían hacer. De hecho los mismos autores lo dicen varias veces durante el libro. No es problema de activo o pasivo, es que son diferentes estilos de invertir.

La comparación únicamente se debería hacer en periodos de más de 15 años (para abarcar varias partes del ciclo), por ello antes que estar jugando con Morningstar (que yo también lo he hecho), creo que es mucho más efectivo probar diréctamente backtest con esos factores. De todas formas su estrategia es primero un filtrado por baja volatilidad absoluta, y sobre las acciones que quedan hacen un ranking combinado de momentum y dividendo (teniendo en cuenta la recompra de acciones).

En cuanto a estilo de inversión mi portfolio objetivo es:

  • 33% gestión pasiva: indexado al Mundo, y en menor medida al Rusell 2000 y al SP500 (estos dos últimos menos debido a su media histórica) por capitalización usando Vanguard. Objetivo rentabilidad > 5%. Horizonte: toda la vida.
  • 33% gestión activa de diferentes estilos: Cobas Selección (Value), Fundsmith (Growth), Robeco (baja volatilidad con alto rendimiento). Objetivo rentabilidad > 11%. Horizonte: 8 años.
  • 34% stock picking: mezcla de valoración cuantitativa y cualitativa. En la parte cuantitativa uso concretamente: FCF yield alto, ROCE alto, debt/Ebitda bajo, volatilidad media, momentum positivo. En la parte cualitativa uso las enseñanzas de Fisher, Lynch, Dorsey etc. Máximo 15 compañías (mezcla de crecimiento, estable, cíclicas, situaciones especiales & activo oculto). Objetivo: rentabilidad > 14%. Horizonte: mientras duren las ganas.

Si no tuviera tiempo, no me gustase y/o no generase alpha adicional, la parte de Stock Picking la suprimiría. Con esta cartera y con perfil del largo plazo estoy satisfecho.

Saludos.


#204

Recuerdo MSCI tiene además de índices baja volatilidad, índices “Quality” donde consideran ROE y otros parámetros (baja deuda y crecimiento beneficio)
E incluso índices multifactor que combinan el quality + low volatility + value

Edito: otro tanto índices S&P


#205

lo he comentado pq hay ETF que siguen esos índices Quality de MSCI y SP


#206

Buf, yo esta afirmación no la puedo tomar sin más, porque no me parece trivial. Realmente lo único que tiene sentido lógico es que las empresas de calidad tengan baja volatilidad (y no al revés), pero habría que explicarlo y además bienvenidos al mundo de definir lo que es calidad de una forma que la tesis se pueda validar científicamente.

Por definición, si los growth stocks están partiendo la pana, no puede ser de otra manera.


#207

Sí sí, he estado en plan pies ligeros ahí. Pero a lo que me refiero con todo esto es que si existieran 2 ETFs distintos para estrategias “Momentum - Low Vol - Dividend” y “Growth - Quality - Dividend”, sus carteras pasivas ponderadas por capitalización serían muy similares.


#208

Siempre y cuando la Quality --> Low Vol. En los otros dos puedo estar de acuerdo, sobre todo en Dividendos. Bueno vale, el growth está supercachondo jaja.


#211

Nada más que añadir.


#212

Muy interesante, voy a echarle un ojo.


#213

Como soy un poco incrédulo y escéptico por naturaleza, me he pasado todo el día haciendo backtest con la Magic Formula, la Cartera Conservadora, y con mi propia fórmula de selección de compañías potencialmente ganadoras. Os recomiendo, si sois un poco curiosos, que le echéis un vistazo porque lo he grabado en vídeo los experimentos, y los resultados son muy llamativos, tanto con la rentabilidad como con la volatilidad.


#214

Muchas gracias por sus valiosos aportes @Lualobus.
Pérdoneme por adelantado. Me voy a permitir añadir un símple comentario. Espero no llegar tarde, ni tampoco enturbiar.

No se si usted lo habrá notado, pero por aquí algunos somos un poco puntillosos cuando se saca a volar el término momentum. Sobretodo si puede llevar a equívoco. No lo hacemos con mala intención. Le comento.

Por lo anterior, entiendo que usted no tiene problema con el concepto que academicamente se conoce por el nombre de momentum.

No se deje confundir (si es que realmente lo estaba). Esta es una charla que hemos tenido repetidamente por esta casa. Todo y hacerme cansino, me gustaría comentarle que el famoso momentum de Valentum nada tiene que ver con lo que rigen las esferas académicas y mucho con lo que Peter Lynch llánamente nombraría como Special Situations.

Hecho este inceso, me vuelvo a la barrera para continuar disfrutando de la buenas aportaciones de este hilo.


#215

Me refería a por ej los MSCI Quality Mix que combinan Quality + low volatility + value
Un ETF que sigue estos es el QWLD

https://www.etf.com/QWLD


#216

Aunque yo ya he abandonado los backtests por convicción, le diría que como no introduzca algún filtro que le permita asegurarse de que las empresas son invertibles (lo bastante líquidas, horquillas lo suficientemente cerradas etc, mercados en los que realmente pueda operar y por supuesto el coste de las comisiones y el slippage), se puede llevar Vd. una ingrata sorpresa.


#217

yo no soy fan de los backtest


#218

Como aproximación para verificar cierta idea y aumentar la convicción pueden estar bien (por la significancia estadística sobre los datos). Quizás es deformación profesional, puesto que me dedico a investigar en robótica, y casi todas las creaciones/publicaciones nuevas que hacemos usamos técnicas de Inteligencia Artificial, y de una forma u otra se basan a su vez técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning). Estás técnicas aprenden a traves de datos (ejemplos, de hecho millones de ejemplos). Siempre que dispongo de una buena cantidad de datos pruebo con ellos cientos de algoritmos y parámetros para buscar una solución subóptima. Lo verdaderamente complicado es tener una buena cantidad de datos limpios. Para ilustrar esto pondré un breve ejemplo, hemos desarrollado un sistema de “sentido del tacto” en nuestros robots sociales analizando la señal acústica que perciben unos pocos micrófonos de contacto distribuidos bajo la superficie del robot. ¿Cómo se puede lograr esto? Con miles de ejemplos de interacciones para que el sistema automáticamente aprenda que es una caricia, unas cosquillas, y en qué zona concreta se producen. Tenemos tasas de acierto de un 0,9 aprox (de F-score). La inteligencia ha surgido gracias al algoritmo de aprendizaje y los ejemplos. Nosotros no le hemos preprogramado ninguna regla para que “sepa” que es una caricia en el “brazo derecho”.

A dónde quiero ir a parar, que me enrollo como las persianas, con que aprender de datos funciona. Ahora bien, es cierto que estos backtest están muy sesgados. No he tenido en cuenta la liquidez, la divisa de cada inversión en concreto y sus fluctuaciones, las comisiones como comenta @arturop , la propia base de datos tiene errores que he ido encontrando, las reglas aplicadas son extremadamente sencillas (si lo comparamos con cualquier sistema informático basado en Deep Learning que resuelve problema más sencillos, las “reglas internas” son mucho más complejas). A dónde quiero ir a parar, evidéntemente 5 reglas no pueden modelizar un sistema absolutamente ganador para este problema (¿economía conductual?) que es de naturaleza NP-Completo (casi caótico bajo mi punto de vista), por eso no creo a ciegas en aplicar cinco/seis factores. Pero sí creo, ya que tienen significancia estadística elevada, que ayudan a filtrar el conjunto posible de opciones.

Todo esto es mi punto de vista, que es susceptible de cambiar/evolucionar/ajustarse, y que probablemente dista mucho de servir para algo. Aquí hay gente con mucha más experiencia que seguramente piense, y probablemente con razón, que hacer un backtest no aporta nada (sobre todo si es a diez años, como ha sido el caso).


#219

un vídeo muy interesante, gracias.
Ah y muy buena pinta el stock screener


#220

De un estilo no muy distinto de los Robeco Qi Conservative Equities están los Nordea Stable Equities de los que hay al menos uno de RV global y otro emergente
Parece selección por volatilidad baja + beneficio estable
http://www.morningstar.es/es/funds/snapshot/snapshot.aspx?id=F0GBR05B1O
LU0112467450
Y también un mixto muy famoso aunque que lleva tiempo flojeando (no recuerdo si la parte RV del mixto tiene similar composición a la del de RV) y un alternativo long/short

Ah, Robeco también tiene un mixto dentro de su gama “Qi Conservative” pero muy flojo y con poco historial. Comparten parte gestores (Van Vlit y otros )


#221

@Lualobus, después de leer su mensaje me ha entrado curiosidad. Sin ser especialista, leí algo sobre el tema. Espero no meter la pata.

Entiendo que aquí usted está hablando de aprendizaje supervisado. Es decir, que usted selecciona por algún método unas cuantas muestras del total de datos disponibles, y en base a ellas, entrena su algoritmo. Lo cual, si es así, por adelantando usted ya sabe cual de dichas muestras se corresponde con un “abrazo” (o cualquier otro gesto que quiera detectar) y cuales no, y además así se lo indica a su sistema. ¿Voy bien?

¿Está pensando en aplicar aquí también aprendizaje supervisado?


#222

Correcto, eso exactamente. También existen técnicas de aprendizaje no supervisado como clustering. Dentro de las técnicas de aprendizaje supervisado existen las que trabajan directamente con los datos en crudo (raw) y las que trabajan con parámetros de más alto nivel. Las nuevas técnicas de IA se basan en trabajar directamente con los datos en crudo. Si usted tiene curiosidad al respecto puede leer sobre Deep Learning (red Inception), Deep Reinforcement Learning, o echare un vistazo a mis artículos académicos: Google Schoolar. Espero haberle respondido de la mejor forma posible.